该技能适用于包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索在内的时序机器学习任务。当处理时间数据、序列模式或需要超越标准机器学习方法的专用算法的时间索引观测值时，请使用此技能。特别适用于单变量和多变量时间序列分析，并支持与scikit-learn兼容的API。

基于RDKit的Python风格封装，提供简化接口和合理的默认设置，适用于标准药物发现流程，包括SMILES解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D构象和并行处理。返回原生的rdkit.Chem.Mol对象。如需高级控制或自定义参数，请直接使用RDKit。

此技能适用于使用LaminDB——一种开源的生物学数据框架，可使数据具备可查询性、可追溯性、可重复性和FAIR原则。适用于管理生物学数据集（如单细胞RNA测序、空间转录组、流式细胞术等）、跟踪计算工作流、使用生物学本体论对数据进行整理与验证、构建数据湖仓，以及确保生物学研究中的数据溯源与可重复性。涵盖数据管理、注释、本体论（基因、细胞类型、疾病、组织）、模式验证、与工作流管理工具（Nextflow、Snakemake）及MLOps平台（Weights & Biases、MLflow）的集成，以及部署策略。

Neuropixels 神经记录分析。加载 SpikeGLX/OpenEphys 数据，进行预处理、运动校正、Kilosort4 神经元放电排序、质量评估、Allen/IBL 筛选、AI辅助视觉分析，适用于 Neuropixels 1.0/2.0 细胞外电生理学研究。在处理神经记录、放电排序、细胞外电生理数据，或用户提及 Neuropixels、SpikeGLX、Open Ephys、Kilosort、质量评估或单位筛选时使用。

使用OpenAlex数据库查询和分析学术文献。当需要搜索学术论文、分析研究趋势、查找作者或机构的作品、追踪引用、发现开放获取出版物或对超过2.4亿篇学术作品进行文献计量分析时，请使用本技能。适用于文献检索、研究成果分析、引用分析和学术数据库查询。

使用 pyzotero Python 客户端与 Zotero 参考文献管理库进行交互。通过 Zotero Web API v3 检索、创建、更新和删除条目、集合、标签和附件。在程序化处理 Zotero 库、管理参考文献、导出引文、搜索库内容、上传 PDF 附件或构建与 Zotero 集成的研究自动化工作流时使用此功能。

用于云存储的分块 N 维数组，支持压缩、并行 I/O、S3/GCS 集成，兼容 NumPy/Dask/Xarray，适用于大规模科学计算流程。